页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「Few-shot 提示」找到 46 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…本 无需训练数据积累 超长上下文模型才能承载复杂示例 可解释、可快速迭代 对示例质量敏感，"垃圾进垃圾出" 工程实践：生产环境常将Few-shot作为兜底策略——先尝试Zero-shot，效果不达标再引入精选示例，而非一上来就堆示例。 学习建议 建议从具体任务入手，如分类、生成，动手设计单样本和多样本提示，对比输出差异，理解few-shot如何引导模型。
匹配题目：在大模型推理过程中，何时应选择few-shot提示方式而非zero-shot或fine-tuning？其优势和局限性是什么？
匹配正文：答案要点 能系统分类提示工程方法（基础技巧、上下文学习、推理增强、Agent模式） 准确说明CoT/ToT/ReAct的核心机制与区别 能结合业务场景分析选型（简单任务vs复杂推理vs工具调用） 指出提示工程的局限性（上下文长度、稳定性、可扩展性） 一、基础提示技巧 Zero-shot / Few-shot Zero-shot：直接描述任务，适合简单明确的需求（如格式转换、简单分类） Few-shot：给2-5个示例，显著提升小模型表现和输出格式稳定性 优缺点：零成本低，但复…
学习内容与项目面试，在同一条路上。